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Video: Woche 6 | Programmierung | Logistische Regression mit Scikit-learn (MP4)
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Woche 6 | Programmierung | Logistische Regression mit Scikit-learn (MP4)
In diesem Video erfährst du, wie du eine logistische Regression in Python durchführen kannst.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
Interaktion
Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle" aus der Sektion “Bildklassifikation
Interaktion
Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (PDF)
Convolutional Neural Networks können nicht nur für die Bildklassifikation eingesetzt werden. Auch das Erkennen und Lokalisieren von Bildobjekten sind
Kurs
Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 08 | Fallbeispiel und Pipeline für Bildsegmentierung (MP4)
Convolutional Neural Networks können nicht nur für die Bildklassifikation eingesetzt werden. Auch das Erkennen und Lokalisieren von Bildobjekten sind
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Video: Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (MP4)
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Woche 3 | Programmierung | Listen Jupyter Notebook (MP4)
In diesem Video geht es um die Programmierung von Listen in Python. Du lernst, Listen zu erstellen und ihr Elemente hinzuzufügen, zu ersetzen und zu
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Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | Fragestellung und Ablauf des Themenblocks (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | Fragestellung und Ablauf des Themenblocks (MP4)
Herzlich willkommen zum Themenblock “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”! In diesem Video erfährst du, um welches Thema und welche
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenaufbereitung (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Datenaufbereitung" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung”.
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung
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Interaktion: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 05 | Architektur von Convolutional Neural Networks (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Architektur von Convolutional Neural Networks" aus der Sektion “Bildklassifikation und Bildsegmentierung
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Kurs: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (PDF)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
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Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
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Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 10 | Evaluationsmetriken für die Bewertung der Bildsegmentierungsmodelle (MP4)
Auch ein Bildsegmentierungssystem muss bestimmte Qualitätsanforderungen aufweisen, damit es im laufenden Betrieb eingesetzt werden kann. In dem
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Video: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (MP4)
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Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (MP4)
In diesem Video geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man bei der
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Video: Woche 3 | Programmierung | Einführung in Listen (MP4)
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Woche 3 | Programmierung | Einführung in Listen (MP4)
In diesem Video beschäftigst du dich mit Listen in Python. Du lernst ihre Eigenschaften und ihren Aufbau kennen.
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